Alle 14 Tage aktuelle News aus der IT-Szene   >   
Salesforce stellt Ergänzungen für hybrides Arbeiten vor 18. 06. 2021
Work.com bietet Technologien, um von zu Hause, im Büro oder in einem hybriden Modell zu arbeiten.
Amagno stellt sein ECM in Version 6 vor 16. 06. 2021
Neue Version der Business Cloud bringt kostenfreie, sofort einsetzbare Prozesse.
Ingram Micro zeigt „Mixed Reality“ 15. 06. 2021
Microsoft HoloLens 2 schafft innovative neue Anwendungsbereiche.
Dematic expandiert in Österreich 14. 06. 2021
Intralogistiker baut Kapazitäten in Graz aus.
Mega-Deal für Axians 14. 06. 2021
Zehnjahresvertrag unterstreicht starke Partnerschaft mit DPD France.
Acronis eröffnet Rechenzentrum in Österreich 10. 06. 2021
Der Cyber Protection Anbieter plant den Bau von weltweit 111 Datenzentren.
ALSO kooperiert mit CYE 09. 06. 2021
HyverLight verhilft SMBs zur Cyber-Resilienz.
Schulterschluss im Business Consulting 01. 06. 2021
msg Plaut Austria und Repuco bündeln Kompetenzen.
Zentrales Management für Microsoft Defender 01. 06. 2021
Aagon macht Windows-eigene Antivirus-Lösung fit für Unternehmen.
Einfacher Einstieg in IoT-Welt und hybride Events 31. 05. 2021
Der Distributor schnürt neue IoT-Pakete und startet mit „Events-as-a-Service“ in der (virtuellen) Veranstaltungsbranche.
SAP stärkt Partnerprogramm 27. 05. 2021
Neue Initiativen sollen für mehr Erfolg beim Kunden sorgen.
Unternehmensvernetzung der nächsten Generation 26. 05. 2021
Magenta launcht mit SD-WAN geschlossene Netzwerk-Lösung für Unternehmen.
proALPHA erweitert sein Portfolio um Corporate Planning 26. 05. 2021
ERP-Experte stärkt seine Plattform mit Controlling-Funktionen.
unit-IT ist Top- Arbeitgeber 25. 05. 2021
Zum bereits sechsten Mal in Folge wird der IT-Dienstleister mit dem „Great Place to Work“ ausgezeichnet.
Erweiterte Präsenz in Österreich 21. 05. 2021
blue2 ist neuer Distributionspartner von bintec elmeg.
Auszeichnung für Anbieter von IT-Trainings 20. 05. 2021
ETC wurde erstmals als österreichischer Leitbetrieb zertifiziert.
Viel Luft nach oben 19. 05. 2021
KI-Studie 2021 von adesso: Jeder Zweite attestiert seiner Firma KI-Nachholbedarf.
Erfreuliche Signale bei Experten-Nachfrage 18. 05. 2021
Hays Fachkräfte-Index: Nachfrage am Arbeitsmarkt legte im Frühjahr in allen erhobenen Bereichen zu.
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DCCS

Business Analytics

Gastbeitrag: Wie Unternehmen den Hype erfolgreich umsetzen, erklärt Stefan Pirer

Foto: DCCS Der Autor Stefan Pirer leitet das DCCS Business Analytics Team Business Analytics (BA) zählt zweifellos zu den wichtigen IT-Trends des Jahres. Um schneller fundierte Entscheidungen treffen und Geschäftsprozesse optimieren zu können, wird es immer wichtiger, Daten als „Gold des digitalen Zeitalters“ zu nutzen. Voraussetzung dafür ist ein ganzheitliches Verständnis von Daten und Prozessen, aber auch die passende Unternehmenskultur.

Laut der BARC Anwenderstudie Advanced Analytics 2019, an der 267 Unternehmen im DACH-Raum teilgenommen haben, beschäftigen sich 72 Prozent mit Advanced-Analytics-Prototypen, während 28 Prozent bereits entsprechende Lösungen in den Prozessen operationalisieren. Advanced Analytics, Big Data und Data Science bieten den Unternehmen zweifelsohne großes Potenzial. Was sind jedoch die wesentlichsten Voraussetzungen und Erfahrungen, aber auch Hürden für Unternehmen in der Umsetzung?

Daten und Prozesse im Fokus.

 Business Analytics braucht als Grundlage noch immer ein strukturiertes Data Warehouse sowie hohe Datenqualität und -verfügbarkeit, um das digitale Gold analysieren und nutzen zu können. Ohne qualifizierte Datenbasis funktionieren auch Selfservice-Ansätze in der Datenanalyse nicht. Voraussetzung ist aber auch eine passende, agile Unternehmenskultur, die Experimentieren und Scheitern zulässt. Zu Beginn eines BA-Projekts sollten einfache Use Cases stehen, ähnlich wie bei Start-ups, die es erlauben, eine Idee ohne viel Budget und Zeitaufwand zu prüfen – nach dem Motto: „Sometimes you win, sometimes you learn“. Dabei ist ein Zusammenspiel zwischen Prozess- und Datenverantwortlichen wichtig. Denn interdisziplinäre Teams und Arbeitshypothesen helfen, Abläufe und Datenflüsse zu verstehen und daraus einen Algorithmus – etwa ein Prognosemodell – zu entwickeln.

Hohe Erwartungen als Bremse.

 In der Praxis behindern zu hohe Erwartungen und der fehlende Erfahrungsschatz beim Abstrahieren von Geschäftsprozessen und Entwickeln von Business-Analytics-Anwendungen. Künstliche Intelligenz beispielsweise ist weitaus komplexer als eine Blackbox, die man mit Daten füttert und die eine Lösung ausspuckt. Zuerst müssen die Daten in hoher Qualität und Quantität verfügbar sein, um Algorithmen einsetzen zu können. Gut gepflegte Stamm- oder Maschinendaten sind ebenso grundlegend für erfolgreiche BA-Projekte wie eine detaillierte Prozessanalyse. Oft wirken auch Datenschutzvorschriften als Bremse. Dabei sind es gerade in der Industrie kaum personenbezogene Daten, sondern solche von Maschinen, die transparent gemacht und genutzt werden sollen. Wenn man etwa Predictive Maintenance Services anbieten möchte, muss man den Zustand der Maschine über Sensoren laufend erfassen, um die Wartung proaktiv planen zu können.

Step by Step zum Erfolg. 

Grundsätzlich sollte man in kleinen Schritten nach der Methode „Crawl, walk, run“ vorgehen. Ein gut aufgesetztes Data Warehouse ist Pflicht, um mit dem Strukturieren, Aufbereiten, Analysieren und Anreichern der Daten beginnen zu können. Im nächsten Schritt gilt es, eine skalierbare Plattform aufzubauen, am besten Cloud-basiert, die es ermöglicht, zusätzliche Datenquellen, wie zum Beispiel Umwelt- oder Geräteinformationen, einzubinden. Bewährt haben sich Plattformen wie SAP und Microsoft, die offen und flexibel sind. Danach kann man Advanced-Analytics-Prototypen entwickeln und operationalisieren, also in den Prozess einbinden. Dabei ist es wichtig, einfach zu beginnen, zu experimentieren, rasch zu lernen und flexibel zu reagieren. Zu bedenken ist, dass Algorithmen nicht absolute Wahrheiten, sondern statistische Methoden mit Abweichungen sind. Hilfreich in der Umsetzung sind erfahrene Dienstleister, die am besten das gesamte Projekt begleiten, aber auch bei spezifischen Problemen kompetente Unterstützung bieten.

Großes Einsparungspotenzial. 

Business Analytics eröffnet ein großes Nutzenpotenzial – vor allem für die Industrie und produzierende Branchen, aber auch für den Dienstleistungs- und Verwaltungssektor. Anwendungen mit künstlicher Intelligenz oder Machine Learning unterstützen bei der Arbeit und helfen, Zeit und Kosten einzusparen, wenn man sie nahtlos in die Geschäftsprozesse des Unternehmens einbettet. Versicherungen haben zum Beispiel recht früh begonnen, Algorithmen zu entwickeln, um eine voll automatisierte Schadensabwicklung zu ermöglichen. Das Potenzial ist jedenfalls enorm – man muss nur den ersten Schritt wagen.

 

DCCS

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